计量学和经济学相结合对量值束源量值精度量值的基础理论分析，近几年来，计量对经济管理能力提高，定量分析经济问题作的重要性越来越得到了大家的认同。范文网为大家精心整理了计量经济学的论文【精选10篇】，希望可以启发、帮助到大家。
篇一：计量经济学的论文 篇一
“计量经济学”作为一门课程，在我国一部分高等院校经济学科、管理学科相关专业中开设已经有二十年的历史，它的重要性也逐渐为人们所认识。克莱因(R·Klein)说：“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位，在大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最有权威的一部分”。萨缪尔森(P·Samuelson)认为：“第二次大战后的经济学是计量经济学的时代”。1998年7月，教育部高等学校经济学学科教学指导委员会讨论并确定了高等学校经济学门类各专业的八门共同核心课程，其中包括“计量经济学”。这是我国经济学学科教育走向现代化和科学化的重要标志，必将对我国经济学人才的培养质量产生重要影响。特别是计算机技术的迅速发展和计量软件开发，为计量经济学的应用提供了广阔的空间。应该说，经过多年的努力，在计量经济学课程建设上我们已经取得了不小的成绩。在充分肯定这门课程作用的基础上，认真总结多年的教学实践，我们也感到对于本科计量经济学的教学理念还需要进一步商榷。
目前，我们研究问题的分析方法已经实现了由过去的定性分析到定量分析的转变，特别是计量经济的研究方法已经成为经济学及相关领域的主流方法，这是值得充分肯定的。这也是我们本科计量教学工作者的一大贡献，它彻底扭转了单纯的定性分析理念。然而，令人不安的是在本科计量经济学的教学中出现了两种倾向：其一是把计量经济学当成了“圣经”，唯计量是从，似乎是没有计量参加的学科都是伪科学或者说不够科学，其结果是计量方法的滥用；其二是计量的数学化，也就是数学的计量而不是经济学的计量，其结果是使得计量经济学脱离实际，变成了数学游戏。就上述问题，结合本科计量经济学教学实际谈谈我们的看法。
一、计量经济学不是“圣经”：完美中有折中
首先，计量模型是完美的。我们以一元模型为例：
Y=β0+β1X+μ(1)
其中，μ表示除X以外的所有影响Y的因素，模型(1)叫总体回归模型。该模型描述的变量之间的关系是相关关系，而非函数关系。对同样问题处理的数理模型：
Y=β0+β1X(2)
模型(1)比模型(2)完美，因为模型(1)比模型(2)考虑问题全面。在模型(1)中，每给X一个值，从理论上讲，由于μ的存在，模型考虑了和X对应的所有Y的值；模型(2)仅考虑了因素X对Y的唯一影响，而没有考虑X以外的其他因素对Y的影响，因此，模型(2)仅考虑了和X“对应”的一个Y值，这里对应加引号是因为从理论上讲，那个Y值仅仅是无穷多个Y值中的一个，而未必就是真的和X对应的那个，这就是计量经济学家和数理经济学家的不同之处，所以，我们说计量经济学是完美的（确切的说是计量模型比数理模型完美）。但是，完美的计量模型（总体回归模型）理论上是存在的，实践中是求解不出来的，不是因为我们的计算技术达不到而求解不出来β0，β1，而是由于总体的无限性和μ的复杂性（随机变量），特别是在现实经济问题中，我们面临的问题的总体一般是不知的（总体数据搜集的困难）。因此，计量经济学家就退而求其次优结果━━总体回归直线：
E(Y)=β0+β1X(3)
总体回归直线(3)就是我们常说的函数形式或方程，它是由(1)两边取数学期望而得到（假定E(μ）=0)，它揭示了，每给X一个值，有唯一的一个Y的期望值与之对应。这里的分析思路：从模型(1)到模型(3)就由相关关系转化为函数关系，从而计量模型的完美性在这里受到了挑战，这就是我们说的计量模型的第一次打折。那么总体回归直线(3)是否可以顺利的求解呢？在总体数据已知的条件下可以找到。在现实经济问题中，我们面临的问题的总体一般是不知的，因此求解总体回归函数的思路也是行不通的。既然是这样，那就退而求其次优结果（再次打折），计量经济学家自然就想到借助样本来分析问题，建立样本回归模型：
Y=■0+■1X+e(4)
这里，■0，■1是总体回归(1)中β0，β1的近似估计，残差e也是随机干扰项μ的近似估计。那么样本回归模型(4)可以容易求解吗？尽管样本的数据可以很容易的收集，但是由于残差同样存在和随即干扰项的一样困难，使得样本回归模型仅仅是理论上的存在，现实中很难操做。计量经济学家又再次退而求其次优结果，寻找样本回归直线（第三次打折）：
■=■0+■1X(5)
这里，方程(5)是由(4)两边取数学期望得到的。参数的估计应用了普通最小二乘法。单就上述分析过程我们不难发现，计量模型是完美的，而模型估计是打折的不完美。
二、计量模型与模型估计一样吗？
计量模型指的是总体回归模型，模型估计是样本回归函数（回归直线）。因此，用计量模型方法分析问题的实质是归结为模型估计，所以，这种方法也是折中（打折）的研究问题。那么这种方法可靠吗？当上述研究的问题（计量模型）满足基本的假定条件才是可靠的：(1)正态性假设：随机误差项服从正态分布。等价于被解释变量（因变量）在自变量的各水平上服从正态分布；(2)独立性假设，无自相关性假设；(3)同方差性假设；(4)随机误差项与解释变量不相关；(5)零均值假设。这些假定条件在现实经济问题中是很难满足的，而且模型估计是直接对样本负责，而只有样本满足简单随机抽样，才能够较好地描述总体状态特征。我们知道，真正的简单随机抽样也是不容易做到的。因此，我们主张使用计量分析方法也要谨慎，它不是随便就可以使用的，尽管专业的计量分析软件大大简化了计量的运算。
三、本科《计量经济学》课教学理念：理论与应用并重
目前，与过多介绍理论的传统教学方式相比，随着多媒体技术的应用，计量经济学的教学生动了很多，老师也会列举一些例子对所讲授的内容进行说明，但是多数仅限于此，并没有对计量经济学的建模步骤、原理以及模型的局限性等进行深入分析，更谈不上与学生的互动。而且计量经济学方法已经被广泛地用于分析中国现实经济问题，但是实际教学中仍然缺乏包含经典案例的教材。同时，由于授课学时的限制使得目前的计量经济教学中缺少生动的案例分析。
我们既要重视理论方法，也要重视应用模型和应用中实际问题的解决。因此，在课程内容和教学大纲的安排上要强调理论、案例和实验多元化的教学手段，理论教学、实验教学和案例教学应成为当前计量经济学教学缺一不可的内容。尤其是实验教学和案例教学，在教学过程中起着激发学生主观能动性、创新能力的作用，授课教师应根据学生专业（如金融、财政、国际贸易）的不同，安排相应的案例和实验内容，使学生能够很好地将经济理论和计量经济学的实证分析方法结合起来，提高学生对实际经济问题的分析和判断能力。
实验教学是计量经济学教学中不可或缺的一部分，对于培养学生的动手能力是至关重要的。因此，在计量经济学的实验教学中要注意两方面的问题：第一，实验教学要与理论教学相衔接，即应该将实验教学合理、恰当地穿插在理论教学的过程中，而不能截然分离开。这样有助于加深学生对理论知识的理解和应用。第二，教师应该精心选择实验内容，编好实验计划，做好示范。在编写实验计划时不仅要加强基础内容的学习训练，而且要构建能有效将实践技能训练与科学研究能力相结合的实验体系，进而形成“基础实验→综合实验→研究创新型实验”多层次、多模块相互衔接实验教学。第三，结合实际情况，要特别强调学生在处理数据（如：频率转换、季节调整）、建立模型等方面容易出现的问题。
总之，为了实现本科《计量经济学》课教学理念的改革，突出基本思想、方法和应用的教学，最关键的还是加强计量经济学师资队伍的建设，大力培养既懂经济又熟悉数学和计量方法的教师队伍，使我们的计量经济学教师的知识结构合理，如在本科阶段学数学、研究生读经济、博士读数量经济等。
篇二：计量经济学毕业论文 篇二
1、计量经济学教学中需培养的关键能力
1.1独立的思辨能力
在计量经济学教学中，一个重要的任务是如何培养学生独立思考和思辨的能力。在具体教学中，学生们往往盲从教师和教科书的话语，绝对相信教科书上的每一个基本原理和方法以及老师在上课时的表述，很少有学生对老师上课所讲的内容进行独立的思考和辨别，特别是，学生能否根据上课老师所讲的内容与现实经济现象和经济问题联系起来，通过比较和辨别，能否从中判断计量模型假设的合理性，以及能否从中提炼出可供研究的问题。
比如，在建立经济增长的计量模型时，能否联想到中国不同阶段的经济增长的动力来源是什么，学生们能否以经济学的思维方式来观察现实中的经济增长，首先提出最近的经济增长下降究竟是由于什么原因引起的？是居民消费增长下滑，还是投资或出口下降？进一步，教师能否引导学生提出这一阶段的经济增长与之前的经济增长的背后原因是否相同？教师在讲授上述计量模型时，能否拓宽学生们的视野，通过引导学生举一反三，通过对产生不同经济现象背后原因的共性因素的分析，使得学生们加深对计量模型的现实背景的理解，以及引导学生对现实问题与所用计量模型之间适应性的思考，是培养学生独立思辨能力的关键。
1.2对经济现象或经济问题进行抽象研究的能力
笔者在计量经济学教学中发现，学生往往习惯于分析教科书上已有的计量模型或者是成熟的模型，而对于相对陌生的计量模型和研究领域，学生的理解和驾驭能力明显要弱于对既定计量模型的分析能力。这里面关键的问题，教师在上课时是否能够积极鼓励和引导学生对现实问题进行探索性、尝试性分析。我们知道，对于同一种经济现象，仁者见仁，智者见智，不同的人会选择不同的解释变量，有着不尽相同的解释。问题的关键在于，能否立足于观察到的经济现象和自己所学的理论知识，对实际的社会经济现象做出适当的抽象，选择相对重要的影响因素作为计量模型的解释变量。
比如，在建立我国的经济增长模型时，要引导学生抓住能够代表中国经济增长典型事实的关键变量，进行批判性思考。我国是一个城镇和农村区别非常明显的国家，所以，在研究中国经济增长的问题时，农村劳动力流动就是一个不可忽视的重要变量，这与西方标准的教科书中所说的经济增长模型可能有所不同。再比如，贝克尔在研究一个地区有关犯罪的经济模型时，在分析现实问题的基础上，抽象出一些重要的影响因素和变量，如罪犯花在犯罪活动上的小时数、从事犯罪活动的小时工资、合法就业时的小时工资、其他收入（如财产继承）、被抓的概率、被抓后证明有罪的概率、证明有罪后预期的判刑以及年龄等，然后在此基础上，建立一个关于犯罪的合适的计量模型。教师在上课时，可以有意识地引导学生尝试进行这样的思考和训练。
1.3比较和评价不同计量经济理论和方法的能力
在计量经济学教学中，有一种能力特别重要，就是学习计量模型时需培养的比较和创新能力。学生是否能够在现有计量模型的基础上，作进一步的拓展和深化，发展出一个更能解释和贴近现实经济问题的计量模型。这就需要学生阅读大量的相关文献，对其产生的背景和运用的计量原理、方法有比较深刻的认识，并且要学会通过不断的比较和深化，来进一步修正和完善现有的模型，在此基础上，学生完成学习能力上的一种升华。
比如，在计量经济学教学中，如何让学生理解不同时期的中国经济增长以及中国的经济增长是不是平稳，时间序列估计和面板模型估计的结果是否存在显著的差别等。要弄清上述问题，不能局限于教科书之中，而是根据数据特征和研究问题本身，选择和运用合适的计量理论和方法，以及扩展和创新的前沿方法，等等。
2、计量经济学的教学模式改革
在前文分析的基础上，为了培养学生的科研和创新能力，进一步突出人才培养中的能力目标，笔者尝试提出以下几方面的教学模式改革：
2.1带着问题的启发式教学
在计量经济学教学中，教师要扮演好领航员和引导员的角色，在具体讲解计量经济学的基本概念、理论和方法时，需要改变传统的上课方式，学会通过一个个生活中的实际例子作为引子，引导学生进入相关的概念学习中。在讲授参数估计方法和假设检验时，教师要善于提出各种问题，比如为什么需要采用这种假设检验方法？这种检验方法的优势和缺点是什么？让学生先尝试回答，然后教师再公布正确答案，让学生在回答或准备问题的过程中，尽快地进入角色，熟悉上课所讲的内容。其次，教师要能够有效地组织课堂，让学生积极地参与到课堂的授课内容中，有效地集中注意力，不要让学生游离于课堂之外。
比如，在讲解经典回归模型中的样本回归函数时，教师可以让学生从总体为200个家庭中随机选择20个家庭作为样本，然后根据不同的样本估计出不同的样本函数，并进行选择和比较。让学生自己随机选择样本，自己绘图，自己得到最后的估计结果，让学生亲身参与到这个过程之中，他就会切身的感受到什么是样本回归函数；为什么不同的选择会得到不同的样本参数估计值。在这个过程中，教师可以不断地引导学生，督促学生投入到整个课堂教学活动中去，并且鼓励学生提出自己的想法，实施自己的做法，最后通过比较、鉴别，得到一个相对最优的结果。
2.2引进案例教学，提高学生计量的应用能力
由于计量经济学涉及大量的数学公式和数学推导，学生们学习和理解起来存在较大困难，在学习过程中往往感到枯燥乏味、毫无兴趣。因此，在计量教学过程中借助案例教学，可以生动形象地从案例分析中引导出计量经济学的一般原理和规律，将抽象的计量经济学理论和方法生动地呈现给学生，这样就能够做到深入浅出，水到渠成。在具体教学实践中，教师可以从当前经济现象中的重点热点问题中出发，选择一些能够提炼出计量模型的案例，然后将计量经济学的基本原理和方法，贯穿到一个具体案例的始末，从基本假定、参数估计到各种假设检验，如t检验和f检验。师通过结合一个具体的案例，完整地讲解上述计量经济学内容，能够最大限度地激发学生的学习兴趣，使学生学习达到事半功倍的效果。在案例教学的同时，教师要引导和培养学生举一反三的能力。
比如，同样一个关于生产函数的计量模型，既能研究宏观层面的国家经济增长问题，同时，也可以研究产业层面的行业生产技术问题以及微观层面的企业生产函数问题，这种生产函数具有通用性和适用性，但是，在具体应用的时候，要引导学生关注模型的适用前提和假设条件，以及在不同场合下的不同经济学含义。
2.3改变课程考核方式，引入课程论文考核或上机考核方式
传统的笔试考试主要是让学生去背诵和记忆一些计量经济学的基本概念和理论，但是这种机械式的背诵既不会激发学生的兴趣，也无法培养学生运用计量模型对现实经济问题的分析和理解能力。笔者在教授计量经济学时，期末考核经常采用课程论文的形式，且论文必须采用计量经济模型，这样一方面可以让学生系统、全面地掌握计量经济学的基本知识和方法，因为在课程论文中有一个完整的过程，需要学生完成从建立模型、数据收集、参数估计、假设检验到模型预测的整个过程，通过这个过程学生能够相对完整地掌握计量经济学的核心知识；另一方面，通过课程论文的方式还可以培养学生关注现实问题的意识以及培养解决现实问题的能力。
总之，通过课程论文的考核方式，能够达到让学生进一步巩固所学知识和培养解决实际问题的能力。
参考文献：
1、凯恩斯：《就业、利息与货币通论》，商务印书馆，1963年版
2、亚当·斯密；《国民财富的。性质和原因的研究》，商务印书馆，1974年版
3、克莱恩：《凯恩斯的革命》，商务印书馆，1962年版
4、米尔顿·弗里德曼：《资本主义与自由》，商务印书馆，1986年版
5、费雪：《利息理论》，上海人民出版社，1951年版
6、罗伯特·索洛：《经济增长理论：一种说明》，华夏出版社，1988年版
篇三：计量经济学的语言分析：模型语言经济学表述的非充分性 篇三
经济学语言学转向引发人们对语言在经济分析中作用的广泛关注，进而产生一个问题，计量经济学的主要语言是什么？计量经济学语言具有什么特征？其在经济分析中又处于什么地位？要解决这些问题，就要从什么是计量经济学的语言以及计量经济学语言的方法论地位来着手。
要探讨计量经济学的语言，离不开对计量经济学的界定及其基本分析结构的探讨。计量经济学是通过模型来表述经济现实的，基于统计、概率方法的模型构建是计量经济学经济表述的主要手段与方式，也是计量经济学进行经济研究与分析，以及作用于应用实践的基础途径。从学科的自我表述与实践应用两个层面来说，一方面，以概率和统计为基础的计量经济学模型是计量经济学这一学科的主要表达方式，也就是计量经济学的“语言”；另一方面，从计量经济学的基本分析结构来说，模型是计量经济学分析的基本结构，是计量经济学描述、解释经济现实的主要手段，也是计量经济学进行学科表述与对外自我表达的主要途径，可称为计量经济学的“模型语言”。以概率和统计为基础的计量经济学模型，既是方法又是语言，在计量经济学经济分析中处于核心地位。作为经验实证的计量经济学，其研究方法从方法论上来说是经验实证的模型方法，其语言也必然离不开经验实证的方法论基础地位，是经验实证的模型语言。 那么，计量经济学经验实证的模型语言在经济学研究中处于何种位置？其经济学的表述充分性如何？是否能够替代自然语言？要回答这些问题，首先就要明确经济学学科本质与计量经济学经验实证模型语言的方法论地位。作为社会科学的“皇冠”，其特殊的学科性质决定其不等同于物理学这样的自然科学，同时人类社会也不等同于实验室。经济现实的复杂多变性，人性与人类心理的不可预测性，使得经济发展过程成为一个异常复杂的有机体，这些必然复杂化经济学的表述及其语言，单一的基于以概率和统计的模型语言难以完成这一任务。此外，从经济科学理论表述层面来看，经济理论并不必然由数学或统计学来证明。经济学的语言是多元而非一元的，数学、统计语言是经济学分析语言中不可替代一种，是“多元”中的“一元”，但并不必然比其他语言更重要。当然，这也解释了计量经济学以概率和统计为基础的模型语言在经济分析语言中的地位。
计量经济学经验实证的模型语言是计量经济学科学化经济研究的一个重要体现，但同时也难以避免其自身与生俱来的方法论局限：
首先，经验实证的模型语言面临经济研究中价值判断理念的计量化问题。计量经济学模型语言对经济现实的表述是建立在表示现实经济活动结果数据的概率分布假定基础之上的，模型语言对经济现实中不可度量的社会关系、政策和心理等价值理念的处理是通过主观假定赋值或虚拟变量来完成的。从一定程度上来说，计量经济学模型语言对价值判断的这种表述稍显随意、主观，是不精确的；此外，很多价值判断理念难以通过统计语言或概率分布来表述。因此，计量经济学模型语言存在着价值判断理念计量化的问题。经济研究是以人及其构成社会的经济活动与关系为核心的，而这种社会经济关系的表述不仅是“量”的统计，还包括“质”的描述。计量经济学模型语言对经济现实的解释与描述是通过变量与现实经济因素的映射来完成的，因此，模型对经济现实的解释是建立在模型方程涵盖待解释经济变量这一前提之上的。那么就产生了一个问题，模型是否可以包含所有经济因素，也就是经济因素都可以通过适当量化的形式纳入模型语言的表述范围吗？答案是否定的。很多宏观计量经济学模型中的政策、环境因素以及微观计量模型中的心理因素，都很难一一映射为计量模型中等价的变量形式。虽然虚拟变量是一种选择方式，但现代计量经济学中的虚拟变量通常是简单的“二进制”（0，1），这种“是与否”的极端表述方式很难精确描述经济现实的渐变过程与渐变效应。
此外，即便勉强将价值判断理念通过主观赋值的变量进行计量化，还存在现实经济因素与观测数据统计方式的非“一一映射”问题。很多模型表达的变量或符号在现实经济中有多个对应统计方式，而每种方式的选取都代表着不同的样本数据，有时甚至会影响到模型的估计结果。如探讨外商直接投资与中国经济增长的关系时，涉及到国家开放程度这一政策理念及其模型对应变量的选取。究竟用什么代表开放程度，现实中选取模型样本数据时就涉及一个选择的问题，有的研究者将年进出口贸易总额的GDP占比作为一国开放程度的度量标准，有的将对外政策的颁布作为开放程度的度量。这种变量的选取通常以模型的估计结果是否更优作为条件，可以说这种选取模式是稍显主观随意的，并不具备严格的科学性。
其次，计量经济学模型语言难以完全取代经济学表述中的自然语言，一元的模型语言难以对经济学进行全面、充分表述。第一，能够表述经济世界的是语言性的词语而不是人为创造的符号、模型，计量经济学的模型语言并不比自然语言更接近经济现实，同时，经验实证的模型语言所描述的逻辑建构具有其本身的局限，不能完全取代经济学自然语言的使用。虽然计量经济学模型语言中的数学公式与统计推断过程本身也是一种话语，但这种“话语”本身也有语言问题，爱因斯坦指出，“就数学定律指涉现实而言，它们并不确定；就其确定性而言，他们并不指涉现实”。数学哲学的观点展示出数学、统计的模型语言，作为一种经济学研究语言，其所构建的“经济世界”并不比自然语言的更准确，也不比自然语言的更接近现实世界。第二，人们生活的世界是词语的世界而非函数的世界，对语言最重要的沟通与交流功能来说，经验实证的计量经济学模型语言作为交际语言并不具备足够的充分性。虽然其在统计推断与函数符号表达上具有严谨性与便利性，并因此一定程度上体现了其科学性，但对于语言最为重要的交际功能，计量经济学模型语言并未表现出任何超越其他语言范式的优势，尤其是在与公众交流时。用函数与符号表达的数学语言是自然科学的通用语言，“对自然科学家而言，它就像过去拉丁语对学者一样，而对许多经济学家来说它不幸是希腊语”，因之其模型方程与符号的表达范式可能更容易使人们感觉它只想通过深奥的数学让人肃然起敬，而不是更有助于交流。
还有一个不得不说的问题，不论计量经济学模型语言多么严谨、精确，也不可能做到对完整社会关系进行精确表述，这取决于计量经济学模型设定的非精确性与局部性，因为任何模型都不可能把整个社会复杂多面的关系全部纳入模型体系，无论从技术层面来说还是从方法论层面来说，这是不现实也是不可能实现的。
篇四：计量经济学的论文 篇四
伴随着经济统计发展，经济统计的经验累积，目前的经济统计所需要统计的数据已经非常庞大，数据统计者在进行数据统计时，如果仅适用数理知识的采集，并不会对数据进行深入挖掘，造统计结果不准确。统计数据的数量逐渐增多，数据类别也同样增加，对此，如果仅仅是使用以往的数据统计方式，并不能准确、全面的实现数据分析并统计的工作。数据挖掘技术是目前全新的统计方式，其具备良好的数据统计方式，能够横向的对数据进行挖掘，进而更好的对经济数据进行统计，更好的满足社会对经济统计数据的需求。
一、数据挖掘技术概论。
数据挖掘技术简单的说就是对数据信息进行深入挖掘的一种技术，在实际的使用过程中，能够将复杂的数据库变得更加的简化，进而从中发现能够利用的数据信息，并加以分析和整理，进而达到庞大且散乱的数据得到充分的利用。目前我国的经济数据统计信息量非常庞大，并且还带有数据不完整、随机性强的特点，这些都造成常规的数据统计方式和系统无法充分的分析并统计经济数据。数据挖掘技术能够将这些具备随机性强、完整性低的原始数据进行分析和统计，最终形成一套能够合理利用的统计数据形态，以便于数据使用者更好的对数据进行应用和提取。这样能够将数据进行更准确、更全面的收集、分析和加工的技术被称为数据挖掘。
数据挖掘的特点是能够自动的将有价值的数据发现并收集，然后对其进行处理、加工，将大量的信息处理、加工之后对其进行分析和统计，进而实现数据的有效性、准确性和实用性。
二、数据挖掘技术在经济统计中的应用效果。
1、综合性应用能力较强。数据挖掘技术已经被许多的统计工作所合理应用，并且发挥着至关重要的作用，其中也包括经济统计。数据挖掘技术不仅仅是一种数据挖掘能力强、具备统计能力的技术，还能够根据数据使用者的要求将数据进行分类和统计。因此，数据挖掘技术在经济统计中，能够有效地将数据进行开发、整理和分类，给统计数据的使用者提供更好的便利服务。
2、较强的有效性。数据挖掘技术目前在我国应用的实践并不长，但是其在经济统计的工作中的实际应用效果非常好，并且还具备稳定的工作性能，不仅仅是能够对经济数据进行整理、分析和统计，还能够更加有效的对挖掘出更多有价值的信息，在实际的应用中能够表现出较高的有效性。
3、数据挖掘技术能够更有效的应用于宏观型的数据库。目前，我国的经济统计多数还是使用的传统的经济统计方式，收集和统计的数据信息并不能形成一个有机整体，在进行数据的管理时，仍然会出现许多的问题。对此，就需要利用新技术来提升经济统计的有效性。宏观经济统计数据库能够给数据挖掘技术提供相当合适的统计平台。对于经济统计来说，其统计的数据必须要准确无误，这就需要有大量且可靠的数据资源，宏观经济统计数据库的特点便在于此，所以数据挖掘技术能够更有效的应用于宏观型的数据库。
三、数据挖掘技术的数据挖掘流程。
数据额挖掘的整个流程主要为在数据库中中利用数据挖掘算法收集相关的数据，然后围绕着数据挖掘进行的预处理，进行多次重复的对数据进行统计和处理。整个数据发掘过程是由多个挖掘步骤所组成的，数据挖掘仅仅是整个挖掘技术的一个主要步骤。数据挖掘收集的主要步骤有以下四个。
（1）定义目标阶段。根据数据统计者的要求定义数据挖掘目标。定义目标的适配度会直接影响数据挖掘的最终效果，对此，就需要具有应用领域知识的专家和数据挖掘经验的技术人员共同写作对目标进行定义。一方面需要对各种算法进行对比，最终确定最行之有效的算法之一，另一方面确定数据挖掘能够充分的满足实际工作要求。
（2）数据准备阶段。数据准备阶段是数据挖掘技术中最为重要且过程最长的阶段。这个阶段主要分为三个步骤：数据挑选，数据处理和数据变化。数据挑选主要是指从数据仓库或数据库中挑选所有相关的数据，将这些数据定义为目标数据。数据处理是指对目标数据进行初步的处理，然后挑选出挖掘出符合要求的数据。数据变换是指对挖掘出服务要求的数据进行精简，即从数据处理中挖掘出的数据进行更深层次的挑选，最终挑选出完全符合数据统计要求的数据。
（3）数据挖掘阶段。这一阶段是主要的数据挖掘阶段。首先是预定算法，换而言之就是采用怎样的条件挑选数据，并进行挖掘。
然后针对算法完成数据挖掘工作。在完成之后，便可以进行数据挖掘模块的计算。这个阶段是相关领域专家和数据挖掘分析者最为关注的一步，也能够被称为实际上的数据挖掘。
（4）评估阶段和结果显示。根据数据使用者的要求将数据进行分析并将结果显示，将有价值意义的数据显示出来，并且将挖掘出的数据进行价值评估，对于无意义的或存在重复的数据删除。如果最终挖掘出的数据无法满足数据使用者的要求则返回到上一步，重新筛选。
四、数据挖掘在经济统计中的发展方向。
目前数据挖掘的发展方向可以从多个方面展开：
（1）根据数据使用者的要求开发出各种数据挖掘系统。具备较强功能性的数据挖掘系统仍然难以处理各种数据，对此就需要针对要求制定出各式各样的数据挖掘系统，例如空间数据库挖掘和关系数据库挖掘等。
（2）提升数据挖掘显示结果的确定性、可表达性和有效性。需要已经挖掘出来的数据能够充分表明数据库的主要内容，并且能够运用于实际的相关领域当中。对具备缺陷的数据需要进行分析，以相似的数据或者有规律数据的形式展现出来。
（3）数据挖掘结果简化。挖掘出的数据最终使用者并非是数据挖掘的专家，所以挖掘结果一定要简化。
（4）交互式、多抽象层数据挖掘。交互式数据挖掘能够准许用户对数据进行精确挖掘，数据的焦点具备动态改变的特点，从多个角度多个抽象的层次灵活的收集数据、挖掘数据。
（5）数据挖掘的保密性和安全性。因为最终的经济统计结果需要一定的安全性和保密性。对此，就需要加强数据挖掘结果的保密性和安全性，以免数据造成泄漏，隐私被别人侵犯。
五、结语。
经济统计工作对我国的经济发展有着至关重要的作用，伴随着挖掘技术在经济统计中的应用，对数据统计的分析也更显高标准化和高质量化。对此，提升数据挖掘技术的应用效果，能够有效的提升统计工作的统计结果质量，让其具备可靠、真实的特点，进而给政府提供指定社会战略发展目标的有力证据，帮助工业企业确定经济发展目标。数据挖掘技术在经济统计中具备巨大的社会效益和经济效益。
篇五：计量经济学的论文 篇五
一、引言
在古典主义时期，经济学的研究主要源于对经济史和经济学说史的梳理和提炼，并且与道德哲学以及政治学等学科结合在一起，在很大程度上，它是一门注重社会制度改良和生活改善的福利经济学；但是，到了古典经济学中后期，经济学逐渐摆脱经济史和经济学说史的影响，并与道德哲学相分离，从而逐渐发展成一门非价值取向的并适用于一切社会形态的“纯理论”科学。发生这种转变的一个重要原因是，经济学受到了牛顿革命和物理学发展的影响，以致学院派的经济学家开始刻意地将政治经济学规律当作“社会物理学”规律、社会进化规律来规范和研究；在这种情况下，边际革命将经济学从古典的“政治经济学”话语体系转向了“经济学”的话语体系，在个人主义和主观主义的方法论指导下开始注重演绎分析，并开始大量使用数理逻辑。同时，纯理论研究的兴起使得经济学将其研究重点从“应该是什么”转向了“是什么”，相应地就促进了实证主义思潮在经济学中的壮大，乃至逐渐成为经济学理论和方法论的哲学基础；这样，到了20世纪初叶，逻辑实证主义开始取代了旧实证主义在方法论中的地位，并成为20世纪中期西方经济学方法论的哲学基础，由此产生出了一门新的经济学分支———计量经济学。
逻辑实证主义认为，科学方法主要是整理事实的归纳法，科学命题可以且应该被经验证实，从而科学应统一于物理学；从这个角度上说，只有实证方法才是科学的，其得出的结论才是客观的。
正是基于这种实证主义倾向，现代主流经济学极力批判古典经济学的方法和理论而推崇新古典经济学的方法和理论：
一者，古典经济学的分析没有将人的主观性排除在外而充满了价值观，从而是不科学的；
二者，古典经济学的分析着眼于具体问题而没有构建普适性的理论体系，从而是含糊的。
问题是，实证主义崇尚价值无涉而批判和摒弃古典经济学以及其他非正统经济学流派，但这里的判断逻辑显然存在严重的缺陷：因为根据实证主义，科学无法对任何价值进行评判，因此，科学永远不可能以某种学说具有价值倾向而否定它。
同时，现代主流经济学衷于应用所谓具有先进性和科学性的计量工具进行实证分析，并由此发表了一篇篇“求新求异”的文章，但是，如此甚嚣尘上的实证分析果真促进了经济学理论的进步和社会制度的优化了吗？在很大程度上，正是过分偏重于计量实证，现代主流经济学无论是在现象解释、事件预测还是实践指导上都遇到了严重的危机，以致有人将经济学的性质也作了蜕化理解。
其实，在现代主流经济学看来，古典经济学无论在研究方法还是具体理论上都已经过时了，从而不再注重从经济史或经济思想史中汲取营养。问题是，学术研究和思想发展果真可以抛开前人的智慧吗？当前的经济学人果真比以前那些经济学大师更加高明吗？在很大程度上，正是这种狂傲自大和自以为是的心态，使得现代经济学人并没有取得多少认知上的进展，现代主流经济学的思想深度总体上甚至并没有超越19世纪古典经济学家的水平。是以本文对当前流行的计量经济学在经济学理论发展中的意义和问题作一剖析。
二、计量经济学贵在统计方法和经济理论的契合
计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，而定量探究具有随机性特性的经济变量关系的交叉性学科。显然，扎实而严谨的计量模型分析对事物之间因果机理的揭示是有帮助的，因为描述经济现象之间联系的理论模型是整个理论分析的出发点，也是理论检验的必要阶段，从而有助于增强理论与检验事实之间的一致性。首先，即使仅仅限于对数据处理的统计分析而言，它对经济理论的发展和完善也有这样两方面的作用：一是提出以经验为根据的规律，它可能或不能随后进行演绎的阐释；二是通过检查演绎推理的结果并将它们呈送实验进行检测，对演绎推理予以补充，甚至促使理论前提的修正。
其次，计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合，因而在形成之初就被赋予了一定的经济学特性；这意味着，计量经济学在理论性方面就远远超越了传统的统计学，其目的就是为了有助于因果机理的揭示。这一点在弗里希为《计量经济学》杂志创刊号所写的发刊词中就得到了说明：用数学方法探讨经济学可以从好几个方面入手，但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈：计量经济学与经济统计学决非一码事，也不应视为数学应用于经济学的同义语，同时，计量经济学也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征。在弗里希看来，对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，统计学、经济理论和数学这三者都是必要的；但是，任何一项都并非是充分条件，而只有三者结合起来才构成计量经济学。关于这一点，法学家耶林也有相似的认识：“在各种科学中，都只有专业人士才能够写出该科学的历史，因为唯有他们能找到并指明其知识来源，并且获得真正的理解。”
因此，我们要清晰地认识到，计量经济学与统计学之间存在着根本性差异。一方面，统计学往往是显示事物本身是什么的事实，譬如，根据统计知识可以说明一个国家在一定时期的生产和消费，也可以根据统计资料来显示一种事物或行为的分布状态。另一方面，计量经济学的研究却需要根据统计提供的事实，进一步指出这些事实的来源和后果，阐明它们之间的因果联系。所以，如果计量经济学的研究蜕化为仅仅是提供事实，而不去进一步了解事实之间的相互联系，那么，就失去了它存在的意义，更不能由此提出政策建议。例如，萨伊很早就曾指出，没有一个荒谬理论或狂妄言论未曾援引事实以作说明；正因如此，欧美学术界对这两门学科的性质往往区分得非常清楚：一个是提供事实，一个是机理探讨；有人甚至认为，对那些统计学家来说，观察事物就是简单地收集大量数据，除此之外就无事可做了，因而统计学家仅仅是捆好小麦给他人去打场脱粒的人，而他们本身的思想是贫乏的。
篇六：计量经济学的论文 篇六
摘要:根据亲身教学实践，发现计量经济学教学过程中普遍存在的一些问题，如课程教学定位不明，缺乏专业针对性；教学方法与教学手段单一化；轻能力培养与实际应用等。针对上述问题，对计量经济教学改革给出若干建议。
关键词:计量经济学、问题、建议
一、计量经济学教学中存在的问题
1、课程教学定位不明，缺乏专业针对性。
以我校为例，《计量经济学》是工商管理、国际贸易、信息管理、会计、物流管理、市场营销等专业的必修课程。然而不同专业对计量经济学课程的要求不同，如信息管理、物流管理、国际贸易等专业要求定量分析较多，应以理论方法为主，而工商管理、会计、市场营销等专业则应以实际应用为主。并且，每个专业都有其专业特点和要求，必然导致计量经济学在各专业的应用和应用程度有较大的区别。然而，现有计量经济学课程的设置、教材建设、教学大纲的规范都过于泛化，难以适应专业需求。特别是教学案例的分析，此专业学生听彼专业的案例，往往会听得云里雾里的，结果不能激发学习的兴趣，所以学校在安排课程时应尽量一个专业一个班，而不是多个专业一起，应根据不同专业学生设置教学案例。
2、教学方法与教学手段单一化。
目前，计量经济学教学方法或教学手段大体经历了由黑板教学到黑板与多媒体结合，再到多媒体教学的过程。黑板教学多侧重于计量经济学基础方法的数学推导和逻辑推理，而多媒体教学则更多以PPT的板书方式、计量软件辅助教学来展开计量经济的学习。现在比较受推崇的教学方式是黑板与多媒体教学相结合的模式，只有在必要时才会用黑板表达相关方法的基本数学原理。一般院校要求计量经济学课时至少要48课时，有的甚至要96课时。
那么，对于如此复杂的课程来说，要想在短短的48课时内讲完一元或多元线性回归、非线性回归、虚拟变量、异方差、自相关、多重共线性、联立方程和时间序列等内容，来配合事先拟定好的教学进度计划，就算是从事多年计量经济教学的教师也要花费大量时间来掌握教学内容、各知识点之间的逻辑、重点和难点，何况那些专业基础知识不是很扎实、刚刚接触计量经济学的学生，他们只能被动地去接收老师所要传达的所有信息，难吸收、理解这些信息的内容和作用，更无从谈其应用。
3、轻能力培养与实际应用。
学习计量经济学的最终目的是要学会应用。然而，现在普遍存在的现象:大多数学生不会应用倒还算是小事，更甚者是根本就忘记计量经济学内容。造成这种现象的原因可能有:
（1）缺乏研究创造性培养，这一点主要体现着案例教学上。现有计量经济学所提供的案例都是与章节内容紧密相连的，但多数案例仍然过于简单化和抽象化，没有给予学生充分挖掘的计划，而使案例教学流于形式。我们知道，计量经济学讲究的是由问题入手，然后选择变量—设计模型—收集、处理数据—建立模型—模型检验的过程。以GDP数据处理为例，学生首先应该判定GDP是按可比价格计算，还是按现行价格计算的；然后要检验这个数据是不是存在异方差性、自相关性等问题；最后，通过相关方法的解决处理，才能用这个数据去分析问题。
而事实是，我们把所有可能面临的问题都想到了，都提前做好了，那么学生在做案例时就像填空一样，机械地完成教学内容的每一步，仍过多采用死记硬背的方式，这样既达不到计量经济学习的目的，也不能锻炼学生研究问题、分析问题的能力。
（2）计量经济学的理论课与实践课衔接性不强。
应用计量经济学除了要学会计量方法，还要学会相关计量软件（如Eviews，Stata，SAS等）操作与分析。然而，现在问题是计量经济的理论课与实践课衔接性不强:一方面是由于教学计划导致的，48课时除了要上理论课，还包括实践课，这就很难两者兼顾；另一方面就是学校的教学条件跟不上，如实验室太小，计算机太少，一次安排不下很多人上机等情况，这样分批次就会影响教学内容和教学进度。再者，课堂上老师与学生互动环节较少，学生演示机会不多，也会降低其学习计量经济的兴趣，课后不愿动手去练习操作。
二、计量经济学教学的若干改进建议
1、合理安排课程设置。《计量经济学》是一门综合性较强的课程，要求学生具有宏微观经济学、高等数学、矩阵代数、概率论与数理统计、经济统计学等先修课程的良好基础。许多老师都会有“难教”的感觉，一方面可能是因为学生的基础知识不够扎实，但作者认为也与专业培养方案的设置有关。比如大一、大二期间学习高等数学、宏微观经济学、矩阵代数、概率论与数理统计和统计学的学习，大三第一学期就应该紧接学习计量经济学，而不是将计量经济学安排在大四，这样学生就会很快投入到计量经济学的学习中，容易理解和吸收，而不是找寻或重拾学过但已忘记的内容。
再者，我在教学中就碰到过将统计学与计量经济学安排在同学期同时开课，甚至统计学比计量经济学晚开课，这样就给计量经济学老师授课时带来很大的困难，在讲授过程中还得兼顾统计学基础知识的讲解，不但占用计量经济学的授课时间，也会打乱教学大纲安排，严重影响教学效果。
2、强调专业教学。这样做主要是比较有针对性，将计量经济学的理论内容与专业案例相结合，激发学生学习的兴趣，了解计量经济学在本专业哪些领域应用，如何应用，怎么实践等，从而克服计量经济学“难学”、抽象而模糊或无从下手的局面。以国贸专业为例，就会根据专业背景选取实际利用外资额(FDI)对经济增长的贡献、影响等问题来研究，既从定量角度让学生真正了解贸易对中国的影响情况，又将所学计量经济的内容融会贯通，并且一个案例的分析还能启发、衍生出新的问题，就可以跟学生共同探讨、研究，增强相互之间的沟通，有利于促进学生自发去学习本门课的兴趣。
3、重视启发教育。计量经济学本质上是一种分析问题的工具，那么就需要去激发学生的主观能动性，去激发学生的探索精神
才能充分展示计量经济这门工具的有效性。为此，要重视研究性学习、探究性学习、协作学习等现代教育理念在教学中的应用，如展开课程论文研究与写作等形式。老师通过有针对性地讲解哪些是好的选题，哪些是不好的选题，这一选题的目前研究现状及存在问题，然后以问题出发，结合所学的计量经济内容让学生参与、判断、分析这些问题，这样一方面可以培养学生独立思考的能力，另一方面学生就会改被动变主动，积极去学习。此外，计量经济学教材的选取也是很重要的，一本好的教材可以起到事半功倍的效用。因此，对于非统计专业学生来说，教材的选取应当注意以下几点:
（1）内容简练，深入浅出，避开复杂的数学推导过程；
（2）重点介绍计量经济方法、计算结果的统计与经济意义分析；
（3）详细介绍计算机软件操作步骤，帮助学生理解计算结果，学会计算操作；
（4）教材结构和内容设计要具有继承性和集成性，要能兼顾国内外同类教材的精华，介绍计量经济的前沿知识，体现计量经济学的发展趋势。
篇七：计量经济学的论文 篇七
摘要：本文结合教学实践，认为对二本经管类学生在教授计量经济学基本理论与思想的同时，更应该结合实际以培养学生实际解决问题能力为首要目标，选择经典案例、合适的软件进行辅助教学，尽可能做多的实验，运用并巩固所学知识。
关键词：二本经管类学生；计量经济学；
1.引言
计量经济学在我国发展时间较晚，到1998年7月，教育部高等学校经济学学科教学指导委员会第一次会议，才确定《计量经济学》为高等学校经济学门类各专业的八门共同核心课程之一，自此，才逐渐被各个高校重视[1]。作为经济学科的工具性课程，计量经济学运用到实践中，满足具体经济职业的实际要求，才是开设计量经济学的根本目标，教授好学生计量经济学更是经管类专业本科生创新能力培养和综合素质的客观需要。计量经济学对于二本经管类专业的学生来说，根据笔者的教学经验，可以说一直是比较难的甚至是所学课程中认为最难的一门课。原因有多个方面，计量经济学是经济学、数学、统计学的综合，对高等数学、矩阵代数、概率论与数理统计、经济学、统计学都具有比较高的要求，可想而知，这对于经管类文科背景而且又是普通二本的学生是多么巨大的挑战。那怎么才能让二本经济类学生学好计量经济学呢？本文在多年教学实践的基础上，分析教学过程中面临的问题，并对如何根据实际情况教好计量经济学进行了探索，希望对相关同仁有一定帮助。
2.计量经济学教学过程中主要问题
笔者刚开始教学时也有很多误区，当时只想尽量的把知识教授给学生，每个过程尽量的给推导证明，但是效果却很差，进度慢，导致学生把计量经济学的运用抛诸脑后，而把主要精力投入到计量经济学所运用的数学方法上，从而最后学生认为太难而又没用。随后根据学生反应，笔者进行反思，根据学生的不同改变教学思路，多年下来，也有较明显的效果。所以，教学计量经济学首先要了解学生及所拥有资源，在教学过程中笔者发现主要问题如下：
2.1计量经济学本身比较难
计量经济学的基础理论与公式推导，比较繁琐，而且没有很好的经济学、数学、统计学基础，理论与公式根本无法理解，教授过程也比较难。如果老师在教授过程中只注意理论讲解、公式推导，学生只会感觉晦涩难懂，很难跟上，从而缺乏学习的动力，大部分会半途而废。
2.2学生基础比较差
计量经济学对学生的基础要求比较高，但是二本经管类的学生大部分文科多些，本身数理基础相对就差些，而且计量经济学的概念是经济学、数学、统计学的综合，这三门都较难，如果任何一门学的不好，以此为基础的计量经济学就更难学好了。另一方面，本身经管类好多课程记忆类比较多，二本的学生自觉性也差，好多学生养成了期末靠背，平时只听不练的习惯，而计量经济学一般安排在大三第一学期，用此学习习惯学习计量经济学可想而知效果如何。
2.3学习认识有偏差
计量经济学是一门工具性课程，不像与英语、会计、金融、保险、海关等方面的证书相关课程那么直接，有些学生认为上课学的东西将来没什么用，上课去了也不好好听，甚至看手机，做其他作业、看跟考证书有关的课程；即使有部分学生虽然想好好学，但听着听着就感觉难了，跟不上，也就不好好学了。
2.4学习知识太僵化
在多年的教学过程中，笔者发现，二本的好多学生的学习思维僵化，一是一，二是二，不会变化，无法灵活运用所学知识，按照老师说的死记硬背，稍微一变，就错一片。不知是长期学习方法的结果，还是上了大学之后，一些课程学习习惯或认识导致的结果，用这样的方法去学习计量经济学，只能学到表面，根本无法灵活运用。
2.5教学课时少
除了基础差、缺乏兴趣，学习课时少也是一个重要原因[2]，现在大多高校上课时间改为16周，每周课时，课程学分不断减少，计量经济学本身及所学的基础课程都是比较难，需要时间较长的课时，在只有48课时情况下[3]，学习计量经济学基础理论都困难、课时很紧张，更何况要理论与运用共同进行呢，最后就可能导致重理论轻实践的结果。但是即使学生理论学习的好，没有实践，理论也很快就忘，到期末学生就感觉什么都没学会。
3.改善计量经济学教学的思考
随着计量经济学的越来越重要，在如何能更好的让学生认识其重要性，以及相对轻松最好能够感兴趣主动去学习的方法上，无疑值得我们老师不断探索，笔者经过教学，与学生交流，不断进行实践，总结出几点经验：
3.1合适的定位
二本学生的基础相对来说有点低，学习的自觉性相对也较差，如果想让他们门门课都学好除了个别学生，有很大难度，而且计量经济学要求的基础课程较多，而且门门有难度，这样怎么办，让他们继续把所有理论与过程都掌握，这样显然行不通，结果只能是老师辛苦而学生人人如听天书。因此，笔者在教学过程中总结出，我们不能像对理科的学生那样要求他们，也不能按计量专业的学生要求他们，要按照他们的实际情况，结合我们的目标，我们学习计量经济学，如果所有理论与计算原理都掌握那当然是好，但是我们最终的要求是会运用，对于二本的学生既然达不到那样的效果，那么我们就更应该注重我们最终的目的，在有限的学习过程中，让他们掌握计量经济学思想方法原理，而不重视方法推导[4]，会运用计量经济学知识解决实际问题，达到计量经济学作为工具性课程的目的。这就要求我们尽量少用数学与统计学的知识，让学生认识到复杂的计算有软件帮助，只要懂得原理，这样计量经济学减少了难度，以提高学生的积极性，减少畏难情绪。
3.2经典的案例
运用，是我们最终的目标。学生掌握了建立模型的步骤并进行检验，但是依然很难运用到实践中，如何运用？这才是我们教授学生计量经济学的根本目标。学生的经济学知识，及相关专业的知识掌握的并不是太灵活，即使掌握较好地，让他们运用到实际中也很困难，这就需要大量的实际案例结合到理论教学中[5]，目前，我国大多数计量经济学教材偏理论，在时间有限的条件下，这就需要教学老师，课下下功夫，寻找适合、浅显易懂、容易操作的案例，让学生参与讨论，使他们巩固所学知识的同时尽可能了解这门课的意义，为学生打好计量经济学的入门功底。
3.3选择合适的软件
如上所说，我们对二本学生更重视结果——运用，而不是过程，那么复杂推导、计算不要求他们，在如此短的时间内，也无法要求，那就需要运用辅助工具——软件，来帮助所有的过程计算，软件给出最后结果，只要学生掌握了方法原理从而可以对结果进行分析，就达到了我们教学的目的，学计量经济学让他们感觉也更有意义，而不会因为复杂的计算失去了兴趣，也不会让学生认为计算才是计量经济学的主角。但是又一个问题来了，现在大学课程所给的教学课时越来越少，一门课程的教学时间已经很紧张，再加上一个软件学习是不是更难？是的，有些软件确实很难，要编程，那就要单独学习，但对于本科学生的要求本身不是太高，有一个软件——eviews，可以解决本科生所有问题，更重要的是，它是傻瓜式的软件，操作起来也很简单，一般情况下不需要再编程，在学习计量经济学的同时就可以附带学习。
3.4合适的实验
虽然理论教学课堂上理论加上案例，让学生基本理解计量经济学的运用，但是距离真正独立运用还有一定差距，更何况同时还要学会软件运用，所以必须安排合适的实验。每章代表一个大的知识点，里面会有许多小的知识点，怎么才能更好的巩固这些，除了适当的课外练习，更需要合适的实验，才能达到让学生运用的目的。实验课上，为了学习巩固课堂知识，同时学会软件运用，老师可以先带领学生完成老师自选数据的实验报告，课后再让他们自找数据根据所要求的知识点结合自己的专业特点完成实验报告，这样会具有明显的进步，也能发现学生的问题所在，同时也可以锻炼学生查找数据、独立思考的能力。
3.5培养学生的自学能力
在一学期只有48课时的时间内，包括理论又有实验，想学完目前我国计量经济学教材所列的内容，非常困难，那就需要在教学过程中，培养学生的自学能力。但在大学中，比较自觉的学生，而且有兴趣，才会主动去学，很多都是被动的接受。如何积极引发学生的学习兴趣，感觉计量经济学的重要性，除了课后实验、练习外，同时给学生分组让他们课后完成经典案例寻找，引导优秀学生国外经典教材（比如古扎拉蒂《计量经济学精要》、伍德里奇《计量经济学导论》）的同步学习，并用软件操作训练，作为平时分的评价标准，起码让以后继续深造的学生，自学完成相关内容，不会感觉困难。
4.结论
在教学过程中，激发学生的学习兴趣，锻炼学生的自学能力，打好计量经济学基础，因材施教，不能纯粹的理论教学，也不要妄想学生能掌握所有的理论，同时又要相关的辅助课程作为基础，要运用考试、小组讨论、上机实验相结合的教学手段，运用实际案例讲解提高学生学习的积极性，引导学生独立分析经济问题及构建模型，培养学生运用计量经济学方法分析、解决实际问题的能力。
篇八：计量经济学的论文 篇八
一、计量经济学教学中存在的主要问题
目前，大多数高校计量经济学的考核方式还是比较陈旧的，灵活性也不强。有的高校完全依据期末考试成绩，而有的高校则是期末考试成绩加一定占比的平时成绩，而平时成绩的给出主要是以学生的到课情况、课堂表现和平时的课堂、课后作业为主。这样的考核方式只是简单考核了学生对计量经济学理论知识和计量方法的理解和掌握情况，并不能激发学生的学习主动性和创造性，更不能体现计量经济学实践性强和工具性强的特点。计量经济学应该注重考核学生应用所学知识发现问题、分析问题、解决问题的能力，而不是靠短时间临考前的死记硬背蒙混过关，这不利于培养学生的应用能力和创新能力。因此，计量经济学这门课程的考核方式应该是多方面多角度的。
二、计量经济学教学的几点建议
计量经济学是现代经济学的重要分支，为了突出本学科的特点及在经济学科中的地位和作用，强化学生对计量经济学的认识，提高学生的应用能力，以达到培养应用型人才的目的，总结多年的教学经验，提出了以下几点建议。
1、创新课程教学内容
计量经济学作为一门经济学，其课程建设的目标应该是建设成为一门真正的经济学课程。因此课程教学内容必须真正实现经济理论、数学、统计学的结合，教学内容应涵盖模型设定、数据诊断、模型估计、模型检验、模型应用全过程。计量经济学教学内容体系应该包含如何设定计量经济学模型、如何分析和诊断数据，这应成为课程教学内容创新的主要方向。具体可以从以下2个方面着手：
①注重教学内容的精选和层次划分，在教学过程中，需要依据不同教学层次对课程教学内容进行精选，形成具有不同层次的计量经济学教学内容体系。教研室需要对计量经济学教学内容的层次划分进行反复讨论和界定，比如对于本科层次尤其是独立学院计量经济学教学内容要做到重思想、重方法、重应用的原则；而对于研究生层次的计量经济学教学内容要做到重探索、重科研、重理论的原则。
②紧跟学科的前沿发展，适时更新教学内容，计量经济学学科本身在不断发展，除了一些经典的著作，国外一些新教材不断涌现。国内高校在计量经济学课程的教学中也要紧跟国际上的新发展，注重教学内容及教材上的适时更新。
2、实验教学的进一步重视深化
计量经济学是一门方法性和工具性很强的学科，即为学生在遇到问题时如何解决实际问题提供方法指引和工具支持。针对目前学生实验操作能力较弱的情况，在实验教学中可以考虑从以下几个方面进行改革创新：首先是强化基础性实验教学，在实际教学中，要保证实验教学的课时，不能因为理论教学内容的博大精深有失偏颇，然后根据理论教学内容，结合实际精选实验项目，先是教师的演示讲解，而后是学生观摩学习，最后由学生独立完成实验项目的所有操作流程，教师则从旁予以适时纠偏，从而保证实验教学顺利进行；其次是大力开展探索性实验教学，探索性实验教学是指教师结合不同专业学生自身专业理论特点，引导学生借助于计量经济学理论方法，对本专业的某一理论或现实问题，自行设计实验项目并以课题申报形式组团完成项目研究的全过程。比如国际贸易专业的学生可以结合国际贸易相关数据深入探讨某一问题。通过基础性和探索性实验教学双管齐下，加强学生对计量经济学模型的理解，掌握利用计量经济学工具解决实际经济问题，以达到具有发现问题、分析问题、解决问题能力的目的。
3、建立三位一体的考核方式
在课程考核方面，意识到传统考核方式的缺点，为了达到培养新世纪应用型人才和创新型人才的目的，考虑建立了三位一体的考核方式：首先，传统的考试方式仍是基础，比如期末实行闭卷考试，还可以借鉴一些高校的做法，除期末考试外，期中也实行闭卷考试，重点考察学生在修完计量经济学课程后对基本概念、基本原理的掌握程度及基本计量经济学建模理念的应用，试题设计上应突出计量经济学的应用性和实际经济问题的解决性，约占30%；第二，学生的平时表现，包括到课率、课堂参与度、案例研讨及平时作业的完成情况，约占30%；第三，课题形式的实验课考核，包括实验的过程质量、实验报告的质量和课题研究成果的质量，约占40%。实验课考核的其中一个环节以课题申报形式下达，学生组团申报，要求参与率百分百，同时为了防止在团队合作完成课题上搭便车现象，除了加强过程监督外，要求组内每个成员陈述自己在课题中的角色及具体的工作，指导老师根据学生所做的具体工作给出相应的权重比例，多做多得分，少做少得分。积极、全面推进素质教育，努力培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力，使学生成为既具有扎实的理论功底，同时又具有较强的实际问题解决能力的优秀人才，是现代大学教育的重要使命。而计量经济学作为经管类专业本科生的核心课程之一，对于经管类专业本科生创新能力的培养和综合素质的提高具有不可小觑的重要作用；倡导加强课程教学改革、提升教学质量是作为一个高校教师在新的发展条件下培养优秀的计量经济学人才应尽的义务。
篇九：计量经济学的论文 篇九
我国企业经济统计的现状与改革创新分析
在知识经济时代发展背景下，企业经济统计工作也迎来了新一轮的发展机遇和挑战。传统的思维模式不仅无法满足实际经济统计工作的需要，也阻碍着我国社会经济的进一步发展。所以必须要针对当前的经济统计工作现状，进行不断的改革与创新，从而更好的适应经济时代的发展。
一、企业经济统计创新的重要性。
现代企业制度的确立，为我国企业发展迎来了新一轮发展机遇和挑战，也对企业管理工作提出更高的要求。企业经济统计作为企业发展与进步的重要辅助手段，不仅为企业管理者提供精准的信息和决策依据，也为企业生产经营活动的顺利进行提供了有利的保障。企业管理水平的不断提高，也为企业信息化建设带来了一定的难度，而企业经济统计工作包含了丰富的信息化活动内容，这就要求统计人员要不断优化企业经济统计信息网络的功能，促进企业信息化建设得到充分的完善。企业发展诈略的制定和管理工作的顺利开展，也需要经济统计人员设置出更加科学合理的统计指标体系，从而统计出更加精准、完整的数据内容，同时也为企业生产经营提供更加精准的评估，从而促进企业的全面发展。因此，经济统计的创新对企业的建设和发展有着至关重要的作用。
二、当前企业经济统计现状。
一是很多企业统计制度不健全。当前，很多企业都没有建立起一套完整、统一的经济统计工作制度，使得企业工作人员无法得到精准、完整的统一报表，统计台账和原始记录也比较凌乱，企业管理者在制定发展战略和决策时也无法得到高质量的统计数据。同时，一些新兴的企业也在随着市场经济的发展在不断壮大，在这些企业中，很大一部分都没有建立起标准的企业统计制度，相应的统计部门与人员也没有进行标准的划分和合理的配置，统计报表也没有专业的统计人员进行报送，职员也没有按照相应的统计制度去开展统计工作，进行报表的计算和统计。
二是企业经统计人员缺乏法制理念。在开展统计工作过程中常常会遇到一些法律方面的问题，但是很多企业的统计人员都没有树立正确的法制观念，在统计中常常会为了自身利益，制造一些虚假数据，甚至还有一部分企业为了逃避税收而瞒报一些重要数据，严重影响了数据的真实性和完整性，这样的数据不仅无法得到人们的认可和接受，也会给统计工作带来一些不良影响。
三是相关企业统计人员的整体素质有待提升。目前，很多企业都没有重视起统计工作的重要性，统计人员也缺乏相应的专业知识和统计经验，企业也没有对相关统计人员进行定期培训，造成人员的知识结构和思维模式无法得到及时的更新和优化。而在开展实际工作时，由于统计人员的专业素质和工作水平一直无法得到显着的提升，运用的统计方法也难以符合企业发展要求，统计工作也难以顺利进行，导致企业统计信息不断弱化，也使得企业统计工作无法发挥最大限度的积极作用。
四是企业统计工作手段缺乏创新性。随着信息经济时代的发展，对统计信息的时效性、准确的要求也在不断提高，但是目前很多企业的统计手段都没有得到及时的优化，企业也没有为统计部门配备符合工作要求的办公设备，不仅使统计部门提供的数据的时效性和准确性无法得到应有的保障，也导致企业经济统计工作的质量和效率一直无法取得显着的提高。
同时，还有很多企业没有正确认识到统计工作的积极作用，认为经济统计只是对一些数据进行简单的整理，如数据报表的制作和填写等这种简单的统计工作，造成企业经济统计工作常常缺乏真实和完整性，也有很多企业由于严重缺乏统计方面的人才，也没有设立专门的统计部门，使得很多企业逐渐忽略了统计部门和开展统计工作的重要性。
三、企业经济统计创新的内容分析。
（一）统计思维理念方面的创新。
传统的统计理念早已无法适应信息时代背景下企业的发展需求，因此，企业必须要树立正确的科学发展理念，并将其作为开展企业经济统计工作的重要理论依据，而我们也必须要正视经济统计工作中的种种问题，并分析总结出问题的成因，通过定期的专业培训，使统计人员的专业素质和统计水平得到不断提升，还要制定出一套完整的工作规范，并要求统计人员严格按照制度规范开展统计工作，同时还要根据实际统计工作情况，建立其合理的奖惩机制，从而充分调动起统计人员工作的积极性和责任心，多为职员提供学习和实践的机会，促进统计人员的全面发展，也确保统计工作能够顺利进行。
（二）统计内容方面的创新。
统计内容方面的创新，主要体现在企业活动条件、企业投入和产出统计等方面的基本内容的补充和拓展，同时还要将一些已经过时的、没有实质价值的原始凭证，以及一些与实际情况不符的数据，进行适当的取舍，同时还要将信息化、网络化的企业虚拟运作统计真实的呈现出来，使统计人员的工作创造力得到充分的发挥，也将人本主义的企业文化统计充分反映出来。
（三）统计功能和方法方面的创新。
企业经济统计方面的创新主要体现在完整的企业统计指标体系的建立。评价功能的创新，其功能主要是对企业生产经营过程进行详细分析和评估，并且能够为企业的发展战略和重要决策的制定提供更加精准的判断标准与评估数据，其积极作用主要体现在企业生产经营活动过程中。分析功能的创新，主要是指企业经济统计人员能够利用先进的统计软件，以及科学有效的统计手段，对企业经济的发展现状和未来的发展趋势进行合理的分析和评估。而企业统计方法的创新则要求统计人员，要充分整合先进的科学技术，如：信息技术、网络技术等，通过这些技术的应用，使统计工作质量和效率能够得到不断的提高，不断完善企业业务流程，提升企业核心竞争力。
（四）统计人员管理方面的创新。
对于企业经济统计人员的管理，要不断结合企业的实际发展状况，设置出能够被更多统计人员所接受和认可的管理机制，从而更好的适应现代化企业发展的实际要求，同时也要为人员提供更多实践学习的机会，并对其进行定期培训，从而使其能够及时的掌握最新的统计理念和手段，知识结构和统计水平也得到不断的优化和提高，同时也要给予统计人员更多展示自己的平台，使其自身的优势和潜力能够得到充分的体现和发倔，并探索和创新出更多科学有效的统计手段。
经济统计是一项复杂的工作，对企业和社会经济的发展有着重要意义，必须给予充分的重视。但是目前很多企业开展的经济统计工作还存在一些有待解决的问题，使得统计工作质量和效率也无法得到显着的提升。因此，统计人员必须要深入分析和总结不同阶段统计工作中的问题，采取有效的解决对策，实行创新性统计，从而使经济统计工作的适应性和灵活性得到不断的提升，从而更好地为企业发展服务，提升企业的竞争力。
篇十：引 言 篇十
当前正在持续并不断延伸的经济危机，引发了学术界对于标准经济学建模方法在此次危机预测与应对中作用的探讨，其矛头直指计量经济学，认为计量经济学在经济现实表述与预测方面作用甚微，一些极端观点甚至要求放弃计量经济学模型方法，因之引发当前学术界关于计量经济学“失败与否”的学术之争。争论的实质可归结为一个问题：计量经济学是否是精确、无局限的绝对科学？
对于计量科学的精确性、绝对性的探讨由来已久，当前学术界的争论只是对这一问题的深化。早在1939年，Keynes就指出计量经济学模型方法存在三个层面的问题：一是理论的先验正确性问题，二是线性假设以及滞后期与趋势决定的主观随意性问题，
正如凯恩斯所说，计量经济学模型设定基本是以线性假定为前提的，Juselius在谈及VAR类模型的局限时，也提起过VAR类模型的设定是线性的，因此其对于跨越多个时期的模型预测并不十分理想。
国内学界对计量经济学基本持肯定态度，李子奈认为，从计量经济学模型方法的建立、估计与检验过程来说，其方法具有坚实的统计、逻辑基础，符合科学研究的发现过程。计量经济学研究方法实质上就是回归分析，是证实与证伪、归纳与演绎、检验与发现、相对与绝对相结合的过程。并探讨了计量经济学模型政策评价、结构分析、预测与检验功能上的局限。
李子奈在他的“计量经济学方法论的若干问题”，“计量经济学模型的功能与局限”中均有提到这一观点。洪永淼认为计量经济学模型面临三个主要问题：非重要因素的影响问题、观测数据问题以及样本外预测问题。但计量经济学理论本身已经发展得相对成熟与全面，只是由于经济系统的时变性、不可逆性以及经济数据的缺陷导致了计量经济学的分析、预测没有物理学那样精确，这也是计量经济学与自然科学最大的区别。
那么计量经济学究竟是怎样的科学？它是否具有其自身难以避免的不足与局限？要对这一问题进行解答，就要从其模型方法的概率和统计学科基础进行探讨，从其表述语言、方法论及功用层面进行基础研究，以提高其应用研究的科学性，使计量经济学应用研究沿着正确的方向发展，这也正是本文的研究目的。
